Text Mining with R: From Web Scraping to Sentiment Analysis (bằng tiếng Anh).

Dữ liệu văn bản không cấu trúc có ở khắp nơi, từ đánh giá khách hàng đến các bài đăng trên mạng xã hội, nhưng để mở khóa giá trị của nó cần có các công cụ phân tích đúng. R cung cấp một hệ sinh thái hiện đại mạnh mẽ được thiết kế đặc biệt để biến văn bản thô thành những hiểu biết có thể hành động. Chương trình chỉ có văn bản này hướng dẫn bạn qua toàn bộ đường ống khai thác văn bản. Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm cơ bản của xử lý văn bản, học cách quét dữ liệu web trực tiếp, dọn dẹp văn bản bừa bộn, và thực hiện phân tích cảm xúc tiên tiến để hiểu cảm xú cẩn trong bất kỳ tập dữ kiện nào. Bạn sẽ học được: Hiểu được các khái niệm cơ bản của khai thác văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên; Scrape dữ liệu văn bản thô từ các trang web sử dụng các gói R hiện đại như rvest; Sạch và xảy ra trước khi xử lí văn bản không cấu trúc sử dụng tidyverse và stringr; Xuất các từ khóa, tần số thuật ngữ và ma trận tài liệu- thuật nguyện; Thực hiện phân tích cảm xúc để phân loại văn bản thành dương, âm, hoặc trung tính; Ứng dụng các nguyên tắc của tidytext để cấu trúc và phân tích dữ liệu văn bản một cách hiệu quả. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa chính và cú pháp R cơ bản để thao tác văn bản. Sau đó bạn sẽ tiến hành từng bước một qua việc thu thập dữ liệu, dọn dẹp dấu, trích xuất từ khóa, và tạo mô hình cảm xúc qua những lời giải thích chi tiết và thử thách mã thực tế. Chương trình này được thiết kế cho những người mới bắt đầu quan tâm đến khoa học dữ kiện, phân tích tiếp thị, hoặc nghiên cứu, mà không cần phải có kinh nghiệm đào dữ lục trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa những hiểu biết ẩn trong văn bản viết.